Improvement of the capabilities of inductively coupled plasma optical emission spectrometry for the analysis of complex matrices and for single particle analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis is to explore new applications of inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES). 1. The first application involved the development of a method for the direct bulk analysis of a 12 M KOH zincate electrolyte fuel, which is used for green energy backup systems. By using flow injection analysis in combination with an inert sample introduction system, the concentrations of additives (Al, Fe, Mg, In, Si) and corrosion products (Zn2+ and CO32-) were quantified. However, accurate determination of all elemental concentrations was unsuccessful due to suppression from the matrix. 2. The second application focused on exploring and enhancing the capabilities of single particle ICP-OES analysis for the characterization of the particles filtered from the 12 M KOH zincate electrolyte fuel. A conventional pure argon plasma and Ar-N2-N2/H2 mixed gas plasma were compared with regards to sensitivity, detection limit, and robustness to establish which operating conditions minimize the detectable particle mass. The effect of infrared heating the sample aerosol in the spray chamber and base of the torch was explored to increase transport efficiency and reduce the noise arising from aerosol processing within the plasma that would degrade detectable particle mass. Two surfactants were also explored to stabilize and disperse particles in solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».